生信分析，生信分析公司，医学sci，生信分析学习，tcga数据库，geo数据库，单细胞测序，转录组分析，甲基化，医学sci写作，论文解读***6+双癌种+激素代谢相关构建预后模型，赶快学起来！肿瘤生信

导语

今天给同学们分享一篇双癌种的生信文章“Shared sex hormone metabolism-related gene prognostic index between breast and endometrial cancers”，这篇文章于2023年1月20日发表在Front Endocrinol(Lausanne)期刊上，影响因子为6.055。作为性激素依赖性肿瘤，乳腺癌和子宫内膜癌（EEC）之间是否存在共同的遗传特征及其价值仍有待阐明。研究的目的是建立乳腺癌和子宫内膜癌之间共享的性激素代谢相关基因预后指数(SHMRGPI)，并分析其在子宫内膜癌治疗和预后评估中的潜在作用。

1. ER/PR阳性乳腺癌和EEC中的肿瘤相关基因模块

从TCGA-BRCA数据集中选取802个ER/PR阳性肿瘤组织样本和79个正常样本，去除批次效应后合并GTEx数据库中的179个正常样本进行WGCNA。基因聚类树状图如图1A所示。表达矩阵分为19个基因模块，“blue”、“cyan”、“turquoise”和“yellow”四个模块与ER/PR阳性乳腺癌高度相关，被鉴定为ER/PR阳性乳腺癌相关模块（图1B）。类似地，从TCGA-UCEC数据集中选择了408个EEC组织样本和19个正常样本，并合并了GTEx数据库中的78个正常样本。去除批次效应后的WGCNA结果如图1C、D所示。表达矩阵分为16个基因模块，“grey”、“purple”、“turquoise”、“tan”、“cyan”、“blue”、“green”、“pink”、“red”、“black”、“brown”与EEC高度相关，被识别为EEC相关模块。此外，从MSigDB下载的女性性激素合成和代谢相关基因集，ER/PR阳性乳腺癌相关模块、EEC相关模块和来自MSigDB的基因集取交集。结果，共126个基因具有交集。

图1 WGCNA分析

2. SHMRGPI的训练集和测试集

来自TCGA数据库的399个样本被纳入本研究，并以7:3的比例随机分为训练组和测试组。SHMRG结合表达和临床数据的单因素回归分析显示，共有19个SHMRG可能与EEC患者的预后相关（图2A）。然后，作者执行了LASSO和逐步多元Cox回归，并***终确定了8个SHMRG用于构建SHMRGPI（图2B、C）。根据公式计算SHMRGPI，并根据SHMRGPI中位数将训练队列分为高组和低组，PCA分析显示了两个SHMRGPI组之间的分布差异（图2D）。EEC患者SHMRGPI组的生存时间和生存状态如图2E所示。随着SHMRGPI的增加，生存时间减少，死亡人数增加。SHMRGPI关键基因的表达及其与SHMRGPI组的相关性显示在热图中（图2F）。Kaplan-Meier曲线显示低SHMRGPI组的预后更好（图2G）。tdROC说明了SHMRGPI的预测能力（AUC一年时为0.854，三年时为0.744，五年时为0.754，图2H）。

图2 在训练集建立SHMRGPI

在测试和整个队列中也观察到与训练队列相同的组间分布和差异生存结果，验证了SHMRGPI强大而稳健的预后能力（图3A-H）。

图3 在测试和整个队列中验证SHMRGPI

3. 临床特征的相关性分析

与其他临床病理学相比，多因素ROC分析证明了SHMRGPI的强大预测能力（图4A）。结合SHMRGPI、年龄、肿瘤分期和等级，作者构建了列线图来预测EEC患者诊断后一年、三年和五年的生存率（图4B）。使用校准曲线（图4C）确认了列线图的预测与实际观察之间的一致性。为了进一步评估SHMRGPI的预后价值，作者对整个队列进行了分层分析。结果显示，SHMRGPI与白人、FIGOI-II期、肿瘤3级和肥胖EEC患者的预后相关（图5A-D）。

图4 列线图的构建与检验

图5 EEC患者的分层分析

4. 免疫相关性分析

为了研究SHMRGPI分组与免疫状态之间的关系，对每个免疫细胞亚群进行了ssGSEA分析。活化CD4+T细胞、效应记忆CD4+T细胞、γδT细胞和2型T辅助细胞在低SHMRGPI组中浸润更多，而CD56dim自然杀伤细胞、嗜酸性粒细胞未成熟树突状细胞和浆细胞样树突状细胞在低SHMRGPI组中浸润更多（图6A）。为了探索SHMRGPI在免疫治疗中的潜在价值，作者进一步分析了两组间免疫检查点基因的表达，发现免疫检查点基因CD276、CD40、ICOSLG、LAG3、PD-1、TNFRSF8、TNFSF4、TNFSF9和TNFSF18在低SHMRGPI组中表达更高（图6B）。此外，作者根据TIDE评分预测了每个SHMRGPI组对免疫治疗的反应，结果显示低SHMRGPI组更有可能从免疫治疗中获益（图6C）。

图6 免疫相关性分析

5. 基因突变分析

不同SHMRGPI组的体细胞突变如图所示(图7A)。PTEN、ARID1A、PIK3CA和TTN在EEC中突变频繁，在低SHMRGPI组中更频繁，而CTNNB1在高SHMRGPI组中突变更频繁。之后，作者计算了每组的肿瘤突变负荷，并观察到SHMRG组之间TMB水平接近统计阈值的差异，低SHMRGPI组的TMB相对较高（图7B）。按中位TMB分组，SHMRGPI在低TMB亚组中保持其预后价值（图7C）。作者进一步分析了MSI和SHMRGPI之间的相关性。图7D显示了SHMRGPI组微卫星不稳定状态分布的差异，低SHMRGPI组患者的MSI-高(MSI-H)比例较高。与微卫星稳定的患者相比，MSI-H患者的SHMRGPI较低（MSS，图7E）。